【摘 要】
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情感分析作为自然语言处理的细分研究方向经历了使用情感词典、机器学习和深度学习分析的发展过程。针对使用一般化的深度学习模型作为文本分类器对于特定领域的网络评论类型的文本的分析精准度较低、训练时发生过拟合的现象以及情感词典覆盖率低、编纂工作量大的问题，本文提出了基于情感词典和堆积残差的双向长短期记忆网络的情感分析方法。首先，借助情感词典中情感词的设计覆盖“教育机器人”研究领域内的专业词汇，从而弥补双向
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情感分析作为自然语言处理的细分研究方向经历了使用情感词典、机器学习和深度学习分析的发展过程。针对使用一般化的深度学习模型作为文本分类器对于特定领域的网络评论类型的文本的分析精准度较低、训练时发生过拟合的现象以及情感词典覆盖率低、编纂工作量大的问题，本文提出了基于情感词典和堆积残差的双向长短期记忆网络的情感分析方法。首先，借助情感词典中情感词的设计覆盖“教育机器人”研究领域内的专业词汇，从而弥补双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）模型在分析此类文本时精准度不足的情况；然后，使用Bi-LSTM和Snow
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“相对+绝对”复合测量是轨道测量技术研究和发展的主要方向，在既有线养护维修中也具有广阔的应用前景。车载全站仪免置平设站是复合测量中的重要环节，解决不依赖线路设计线形的车载免置平全站仪概略位姿求解方法，关系免置平设站及其线路测量的工作效率，关乎复合测量模式在不同工况下的适用性。在不依赖线路设计线形的情况下，基于全站仪虚拟水平测量坐标系实现概略位姿估计参数和设站点未知数求解的降维，进而构建概略位姿求解
泥石流物源识别与计算是科学评估泥石流规模、危害程度以及综合治理的基础，而传统的地面调查以及光学遥感手段很难有效识别西南山区植被茂密覆盖下的泥石流物源。机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）技术能有效去除植被获取真实的地表形态，为泥石流物源的识别提供了新的解决方案。本文以九寨沟震区的日则泥石流沟为例，基于高分辨率机载LiDAR数据结合震前卫星影像，开展泥石
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